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#1 |
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www.hwupgrade.it
Iscritto dal: Jul 2001
Messaggi: 75166
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Link alla notizia: https://www.hwupgrade.it/news/scienz...le_155916.html
Un gruppo di ricercatori cinesi ha sviluppato un chip da 40 nm capace di ricostruire la superficie della corteccia cerebrale in meno di mezzo secondo. L'architettura computing-in-memory permette prestazioni fino a 478 volte superiori rispetto a NVIDIA A100 Click sul link per visualizzare la notizia. |
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#2 |
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Senior Member
Iscritto dal: Aug 2005
Messaggi: 4743
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Interessante. Un chip che straccia l'A100 in un compito molto specifico ma che verrebbe a sua volta stracciato dallo stesso A100 in qualsiasi altro compito. Per non parlare del fatto che il paragone è stato fatto con un chip vecchio e non con roba più recente (B200) e che i 40nm sono roba di...20 anni fa?
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#3 | |
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Senior Member
Iscritto dal: Feb 2008
Messaggi: 550
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#4 | |
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Senior Member
Iscritto dal: Nov 2002
Messaggi: 7187
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#5 |
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Senior Member
Iscritto dal: Jun 2007
Messaggi: 5380
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E' un po' come dire che un cacciavite è 478 volte più veloce di una forchetta...
Al di là di questi paragoni, è un prodotto interessantissimo, anche il fatto di essere realizzato a 40nm viene buttato lì un po' a casaccio per tentare un parallelo con tecnologie che non c'entrano nulla. Questi sono memristori, rispetto ai transistor di una GPU a cui viene paragonato: - eseguono somme e moltiplicazioni direttamente nelle celle di memoria, evitando la parte più critica ed energivora delle GPU tradizionali, lo spostamento dei dati - sono analogici, non digitali, anche se con una precisione molto elevata, ma va benissimo perché devono elaborare dati di provenienza analogica (imaging medico, sensori, ... ) Per reti neurali specifiche (penso per esempio a guida autonoma o robot) che devono riconoscere molto velocemente immagini, suoni, dati da sensori, è una tecnologia molto promettente che oltre ad essere un paio di ordini di grandezza più veloce ha anche consumi bassissimi. |
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#6 |
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Senior Member
Iscritto dal: Aug 2006
Città: Valdagno
Messaggi: 7034
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40 nanometri è probabilmente dettato dall' uso dei memristori (anche il mit li sta usando) che non sono esattamente uguali ai transistor e all' elettronica tradizionale.
Sta cambiando il modo di costruire la IA,non più GPU riadattate ma veri e propri chip specializzati su un compito che vengono orchestrati per lavorare tutti assieme. |
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#7 |
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Senior Member
Iscritto dal: Jun 2007
Messaggi: 5380
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Sì, diciamo che IA viene usato in modo un po' generico oggi, per molti l'IA sono gli LLM e questo approccio, per quanto utilizzabile, non è ideale per gli LLM perché sono "Large", ma più per l'analisi dei dati, che è un campo delle reti neurali più che dell'IA, dove l'IA è un'applicazione delle reti neurali.
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